Zhang v. Google LLC

Case Metadata

Basic Information

1. Case Name: Zhang v. Google LLC, No. 3:24-cv-04055 (N.D. Cal. 2024)
2. Court: United States District Court for the Northern District of California
3. Filing Date: July 1, 2024
4. Judgment Date: Pending (Motion to Dismiss filed September 18, 2024)
5. Case Number: 3:24-cv-04055
6. Current Status: Pending – Motion to Dismiss under consideration

Parties

7. Plaintiff(s): Jingyu Zhang (visual artist and photographer), Brianna Sims, Jonathan Friedman, and Eva Chow – representing a putative class of visual artists whose copyrighted works were allegedly used without authorization
8. Defendant(s): Google LLC (technology corporation, developer of Imagen AI image generation system)
9. Key Law Firms: Joseph Saveri Law Firm, LLP (lead counsel for plaintiffs); Counsel for Google not specified in available documents
10. Expert Witnesses: Not yet disclosed (case in preliminary stages)

Legal Framework

11. Case Type: Copyright infringement class action – unauthorized use of copyrighted works for AI training
12. Primary Legal Claims: Direct copyright infringement under 17 U.S.C. § 501; Vicarious copyright infringement; Violation of Digital Millennium Copyright Act (DMCA) § 1202(b) – removal/alteration of copyright management information
13. Secondary Claims: Unjust enrichment; Violation of California Unfair Competition Law (UCL)
14. Monetary Relief: Statutory damages, actual damages, profits attributable to infringement, injunctive relief (specific amounts not disclosed)

Technical Elements

15. AI/Technology Involved: Google Imagen – text-to-image generative AI model utilizing diffusion models and large language models; LAION datasets used for training
16. Industry Sectors: Technology, creative arts, photography, digital media, AI development
17. Data Types: Copyrighted visual content including photographs, artwork, illustrations; metadata and copyright management information

Database Navigation

18. Keywords/Tags: AI copyright infringement, generative AI, image generation, training data, LAION dataset, fair use, DMCA, class action, Northern District of California, diffusion models
19. Related Cases: Andersen v. Stability AI Ltd. et al., 3:23-cv-00201 (N.D. Cal.); Kadrey v. Meta Platforms, 3:23-cv-03417 (N.D. Cal.); Tremblay v. OpenAI, 3:23-cv-03223 (N.D. Cal.)

詳細分析 (Detailed Analysis)

事件の概要 (Case Overview)

背景と争点 (Background and Issues)

事実関係: 本件は、ビジュアルアーティストのJingyu Zhang氏らが2024年7月1日にGoogle LLCを相手取って提起した著作権侵害集団訴訟である。原告らは、GoogleがAI画像生成システム「Imagen」の開発・訓練において、原告らの著作権で保護された作品を無断で使用したと主張している。

GoogleのImagenは、テキストプロンプトから高品質な画像を生成する先進的なAIシステムであり、拡散モデルと大規模言語モデルを組み合わせた技術を採用している。原告の主張によれば、GoogleはLAIONデータセット等の大規模データセットを利用してImagenを訓練したが、これらのデータセットには原告らの著作物が無断で含まれていたとされる。

中心的争点:
– AI訓練におけるクリエイティブ作品の無断使用が著作権侵害を構成するか
– AI訓練目的での著作物使用がフェアユース（公正使用）の範囲内か
– 著作権管理情報の除去・改変がDMCA違反を構成するか
– 生成AIモデルの訓練における大規模データセット使用の適法性

原告の主張:
原告らは、Googleが彼らの著作権で保護された視覚作品を許可なくコピー、処理、保存し、Imagenの訓練に使用したと主張している。さらに、この過程で著作権管理情報が削除または改変され、原告らの作品の価値が毀損され、市場における競争上の不利益が生じたと訴えている。原告は、法定損害賠償、実損害賠償、侵害に起因する利益の返還、および差止命令による救済を求めている。

被告の主張:
Googleは2024年9月18日に却下申立てを提出し、原告の請求は法的に不十分であると主張している。Googleは、AI訓練目的での著作物使用は変容的使用（transformative use）であり、フェアユースの範囲内であると反論していると推測される。また、原告が具体的な損害を立証していないとの主張も予想される。

AI/技術要素:
Imagenは、テキスト記述から画像を生成する最先端のAIシステムである。このシステムは以下の技術要素を含む：
– 拡散モデル（Diffusion Models）：ノイズから段階的に画像を生成
– 大規模言語モデル：テキスト理解と画像生成の指示
– LAIONデータセット：インターネットから収集された数十億の画像とテキストのペア
– 深層学習アーキテクチャ：複雑な視覚パターンの学習と再現

手続きの経過 (Procedural History)

重要な手続き上の決定:
– 2024年7月1日：訴訟提起
– 2024年9月18日：Google側が却下申立て（Motion to Dismiss）を提出
– 類似案件との併合審理の可能性が検討中

証拠開示:
現時点では本格的な証拠開示（ディスカバリー）段階には至っていない。しかし、今後以下の重要な証拠開示が予想される：
– Imagenの訓練データセットの詳細
– 著作物の使用に関する内部文書
– 技術仕様書とアルゴリズムの詳細

専門家証言:
まだ専門家証人は指名されていないが、以下の分野の専門家証言が予想される：
– AI・機械学習の技術専門家
– 著作権法の専門家
– デジタルアート市場の経済専門家

判決の概要 (Judgment Summary)

裁判所の判断 (Court’s Decision)
本件は現在係争中であり、最終判決は下されていない。2024年9月18日にGoogleが提出した却下申立てが審理中である。

今後の展開予測:
裁判所は以下の重要な法的問題について判断することになる：
– AI訓練におけるフェアユースの適用範囲
– 変容的使用の基準とAI生成コンテンツへの適用
– 著作権侵害の具体的損害の立証要件
– DMCA違反の成立要件

法的意義 (Legal Significance)

先例価値 (Precedential Value)

将来への影響:
本件は、生成AI時代における著作権法の適用に関する重要な先例となる可能性がある。特に以下の点で影響が予想される：

– AI訓練データの適法な収集・使用基準の確立
– クリエイティブ産業とAI開発のバランス
– フェアユース理論の現代的解釈
– デジタル時代における著作者の権利保護

法理論の発展:
本件は、従来の著作権法理論をAI技術にどのように適用するかという新たな法的課題を提示している。特に「変容的使用」の概念が、AI学習という新しい文脈でどのように解釈されるかが注目される。

解釈の明確化:
裁判所の判断により、以下の法的解釈が明確化される可能性がある：
– 機械学習における「コピー」の法的意味
– AI生成物と原著作物の関係性
– データセット作成者とAI開発者の責任分担

規制・実務への影響 (Regulatory and Practical Impact)

AIガバナンス:
本件の結果は、AI開発企業に以下のガバナンス要件を課す可能性がある：
– 訓練データの出所と権利関係の明確化
– 著作権クリアランスプロセスの確立
– オプトアウト機構の実装
– 透明性とアカウンタビリティの強化

コンプライアンス:
企業が取るべき対応策：
– 訓練データの適法性確認プロセスの構築
– ライセンス取得またはフェアユース分析の実施
– 著作権管理情報の保持
– クリエイター補償メカニズムの検討

業界への影響:
– AI開発コストの増加可能性
– オープンソースデータセットの利用制限
– 商業利用と研究利用の区別明確化
– 新たなライセンシングモデルの必要性

リスク管理:
– 既存AIモデルの法的監査実施
– 新規開発における権利処理プロセスの確立
– 保険やインデムニティ条項の見直し
– ステークホルダーとの対話強化

比較法的観点 (Comparative Law Perspective)

日本法との比較:
日本の著作権法との比較において、以下の相違点が重要である：

1. フェアユース vs 権利制限規定：
– 米国：包括的なフェアユース規定（17 U.S.C. § 107）
– 日本：個別の権利制限規定（著作権法第30条～第47条の8）
– 日本では2018年改正で「柔軟な権利制限規定」が導入されたが、AI学習への適用は限定的

2. AI学習に関する規定：
– 日本：著作権法第30条の4（情報解析目的の利用）により一定の保護
– 米国：個別規定なく、フェアユース理論で対応
– 日本の方がAI開発に有利な法環境の可能性

3. 著作者人格権：
– 日本：強い人格権保護（同一性保持権等）
– 米国：限定的な人格権保護
– AI生成物における原著作者の人格的利益の扱いに差異

他国判例との関係:
– EU：AI Act施行による新たな規制枠組み
– 英国：著作権例外規定のAI訓練への適用検討
– 中国：AI生成コンテンツの著作物性を認める判例

グローバルな影響:
– 国際的なAI開発競争への影響
– データローカライゼーション要求の可能性
– 国際的な著作権ハーモナイゼーションの必要性
– 技術標準と法規制の調和

重要なポイント (Key Takeaways)

実務家への示唆:
1. AI開発企業の法務担当者向け:
– 訓練データの権利処理プロセスを早急に見直すべき
– フェアユース分析の文書化が重要
– オプトアウト機能の実装を検討すべき

2. クリエイター・権利者向け:
– 作品のデジタル流通における権利管理強化
– AI訓練使用に関する明示的なライセンス条項の検討
– 集団的権利管理の可能性を探るべき

3. 投資家・経営者向け:
– AI関連の法的リスクを事業計画に織り込む必要
– 知的財産権処理コストの増加に備える
– エシカルAI方針の策定が競争優位に

今後の展望:
– 2025年中に重要な中間判断が下される可能性
– 議会による立法的解決の動きが加速する見込み
– 業界自主規制やベストプラクティスの確立
– 国際的な規制調和の議論が本格化

注意すべき事項:
– 類似訴訟が多数提起されており、判断の不一致リスクがある
– 技術の急速な進化により法的判断が陳腐化する可能性
– 和解による解決の場合、先例価値が限定的になる
– 国際的な法的断片化により、グローバル展開が困難になる可能性

このレポートに関する注意事項 (Warning/Notes)

– このレポートはサイト運営者がAIエージェントに文献等の調査・調査結果の分析・分析結果の整理・分析結果の翻訳等を行わせたものです。人間による追加的な調査や査読は行っておらず、内容には誤りを含む場合があります。